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一、基本概述
1、提示词通常是在文生图和图生图的时候会使用到
2、提示词由多个描述性词汇组成,由逗号隔开,结尾不需要加分隔符(注:一般都是英文词汇和英文逗号)
例如:1girl,long hair,white hair
表示我们想生成一个长发且头发是白色的女孩
3、提示词分为正向提示词(positive prompt)和反向提示词(negative prompt),用来告诉stable diffusion我们想要生成什么和不想生成什么
上面第2点的例句可理解为正向提示词;反向提示词通常是一些比较负面的描述性内容,
例如:low quality, worst quality, nsfw
表示我们不想生成质量差的,也不想生成限制级的内容
注意:针对反向提示词,我们可以下载一些整合好的嵌入式(embeddings)文件,将他们放在/embedding目录下面,需要的时候直接选取即可
例如:EasyNegative就是一个整合了大量负面提示词的embedding文件,我们将它加入到负面提示词中就可以省略很多负面提示词的输入了
4、每个词汇的权重默认都是1,从左到右依次减弱,权重会影响画面生成的结果
例如:1girl,forest
人物的权重会比森林的权重高,生成的人物会占画面的大部分位置,当我们颠倒它们的顺序:forest,1girl人物在画面中的权重就会降低,相应的人物占画面的比例就会减少
因此选择正确的顺序、语法来使用提示词,将更好、更快、更有效率地展现所想看到的画面
5、Stable Diffusion会依照概率来选择性执行,如提示词之间有冲突,Stable Diffusion 会根据权重确定的概率来随机选择执行哪个提示词
6、生成图片的大小会影响 Prompt 的效果,图片越大需要的 Prompt 越多,不然 Prompt 会相互污染
7、Prompt 支持使用 emoji表情包,且表现力比词汇更好,可通过添加 emoji 图来达到效果
二、提示词顺序
我们知道越排在前面的词汇权重越高,那么基于这个特征我们在写提示词时建议按如下顺序进行书写
- 综述(图像质量+风格+镜头效果+光照效果+主题)
- 主体(人物&对象+动作+服装+饰品+道具)
- 细节(场景+环境)
1、质量提示词
通常是整个画面的清晰度,分辨率,质量等关键词汇组成
例如:masterpiece,best quality,8k,Ultra-high resolution
2、风格提示词
如有则建议放在质量提示词后面,例如某个画家或某些影视作品的风格
例如:ghibli style
3、镜头效果
通常用来体现主体在画面中的位置,例如长镜头(long shot),短镜头(short shot),全景镜头(panoramic)等,镜头通常最后只选择其中一种即可
4、光照效果
通常是环境的灯光效果,例如电影级照明(cinematic lighting), 丁达尔效应(tyndall effect), 体积光(volumetric lighting)等
5、主题提示词
这里通常是指整个画面呈现什么样的主题,与风格有所区别,例如深色主题(dark theme),明亮主题(bright theme)等
6、主体提示词
通常这里才是描绘我们整体想生成的作品内容
例如:1girl,beautiful face,long hair,white hair,
7、动作提示词
通常这里是我们主体的一些动作表现,例如跑(running),走(walking),笑(smile)等
8、服装提示词
这里是我们主体的服装表现,例如裙子(dress),鞋子(shoes),外套(coat)等
9、饰品提示词
这里通常是主体身上的一些饰品,例如头花(hair flower),手镯(bracelet),项链(necklace)等
10、道具提示词
通常这里是主体相关的道具,例如手提包(handbag),话筒(microphone),照相机(camera)等
11、场景提示词
通常这里放主体所在的一些场景提示词,例如城市(city),咖啡厅(coffer shop),商场(mall)等
12、环境提示词
这里通常是所处的自然环境,例如白天(day),晚上(night),雨天(rain)等
注意:以上内容不一定全部都要体现在提示词上面,有则建议按上述顺序书写提示词
三、提示词权重
前面我们已经讲到提示词越靠前权重越高,但是在书写时其实还有其它方法来提高提示词的权重,这其中就涉及到各种提示词符号了
1、逗号(,)
前面已经说到提示词是靠逗号隔开,其实我们可以理解逗号有一定权重排序功能(逗号前面的权重大于逗号后面的权重)
2、圆括号()
可以提升词汇的权重1.1倍,如果有多层圆括号则其权重等等1.1的N次方(N代表圆括号的层数)例如:((1girl)),1girl的权重就是1.1*1.1=1.21,以此类推
3、冒号(:)
冒号可以自定义词汇的权重,即使该词汇排在后面,我们也可以通过这种方式来提升它的权重,通常与圆括号一起使用
例如:(1girl:1.5),1girl的权重就是1.5
4、花括号{}
可提升词汇的权重1.05倍,使用方法与圆括号类似
例如:{{1girl}},1girl的权重就是1.05*1.05=1.1025
5、方括号[]
可以降低权重1.05倍
例如:[1girl],1girl的权重就是1/1.05=0.952我们给排在后面的提示词提升权重后,整体的画面更加倾向提升权重后的图片。
例如:1girl,running,(jumping:1.5)
很明显图片展示的内容更加偏向跳(jumping)
四、连接词
在书写提示词时,我们还可以通过一些连接词来到达一些复杂的功能
1、and
可将多个词缀聚合成一个提示词组,and前后的初始权重一致
例如:1girl,white hair and black hair
形成的发色杂乱,没有规律
当然,我们也可以给每个关键词调整权重
例如:1girl,white hair:1.2 and black hair:1.4
头发颜色同样没有规律,但是可以看到黑色头发相比之前的多了一点。
2、AND
与and的功能不同的是,将多个关键词进行了融合
例如:1girl,green AND red hair
相比and,这里AND是以后右边的为主题,然后融合了AND左边的一点颜色
3、竖(|)
这个是交替渲染的一个连接词,我们可以看下效果
例如:1girl,(green|red|yellow) hair
Stable Diffusion会先绘画绿色的头发,再将红色的头发渲染上去,最后再将黄色的头发渲染上去,会融合不同的颜色,不会有非常明显的颜色分块,如果我们想生成多彩头发可以使用这种方式
4、加号(+)
这个与AND连接符功能类似,这里也给大家介绍一下使用用法
例如:1girl,(green hair)+(red hair)+(yellow hair)
5、逗号(,)
针对同一个对象,逗号也可以作为连接符,其功能与+类似
例如:1girl,(green hair),(red hair),(yellow hair)
6、下划线(_)
会将多个关键词进行融合
例如:1girl,(green hair)_(red hair)_(yellow hair)
将绿色,红色和黄色的头发进行了融合,没有比较明显的颜色分层
7、什么都不加
大概率与_的功能一致,也会出现个别分层的情况
例如:1girl,(green hair)(red hair)(yellow hair)
五、分步渲染
在[]方括号中使用:符号,则可实现较为复杂的分步渲染的需求
1、[A:B:step]
渲染A元素到step进度后开始渲染B元素,实现A元素与B元素的互相叠加,有类似于[from:to:when]的感觉,可用于两个词条的融合
其中step可以是小数,也可以是整数,为小数表示进度的百分比,例如0.4表示40%进度;为整数表示总步数的第多少步,例如12表示总步数的第12步开始。
例如:1girl,[red:yellow:8]hair
总共20步,从第8步开始渲染黄色,
也可以这样写:1girl,[red:yellow:0.4]hair
2、[A:step]
表示从step开始渲染A元素
例如:1girl,[red:8]hair
表示从第8步开始渲染红色
3、[A::step]
表示从step停止渲染A元素,其它元素的渲染继续
例如:1girl,[red::8]hair,yellow hair
从第8步停止渲染红色头发,黄色头发还是继续渲染
六、调用Lora
调用Lora通常是由<>表示
1、如何调用Lora
在我们的界面上,点击生成按钮下的粉红色按钮,即可显示Lora的相关界面,如下图:
我们只需要点击需要使用的Lora,就可以在提示词里自动加载该Lora,
例如:1girl,[red::8]hair,yellow hair<lora:koreanDollLikeness_v15:0.6>
我们上面就调用了一个名为koreanDollLikeness_v15的Lora模型
2、调整Lora权重
Lora的权重默认是1,如果想调整权重可以修改这个数值例如我们上面的示例将默认值1修改为了0.6;关于Lora权重值的设定有如下规则可以参考:
- 权重值不要超过1,超过1的话容易出现效果很差的图
- 权重值设置到0.8、0.9能够提高出图质量,会出现较多Lora元素
- 权重值设置到0.3-0.7,则会带上部分Lora的元素
七、提示词资源
1、提示词超市
2、提示词工具
https://www.prompttool.com/NovelAI
3、提示词自动补全
这是一个插件,需要进行安装才能使用
https://gitcode.net/ranting8323/a1111-sd-webui-tagcomplete.git
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